A、 多种开发模式满足不同需求
B、 灵活、高效、性价比高
C、 预预置训练模型,加速AI落地
D、 弹性训练提升训练效率
答案：ABCD
A、 多种开发模式满足不同需求
B、 灵活、高效、性价比高
C、 预预置训练模型,加速AI落地
D、 弹性训练提升训练效率
答案：ABCD
A. 一体化
B. 商单易用
C. 大规模
D. 高性能
A. 模型超参数通常由实践者直接指定
B. 模型超参数只能通过人工直接设定
C. 模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
D. 模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
解析：解析:1、模型超参数常应用于估计模型参数的过程中。2、模型超参数通常由实践者直接指定。3、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。4、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
A. 数据汇总
B. 训练模型
C. 合并多个数据源数据
D. 处理数据缺失
E. 数据过滤
A. CNN
B. LSTM
C. RNN
D. GRU
A. 门可以选择性地以让信息通过它们由Sigmoid神经网络层和逐点乘法运算组成
B. LSTM可以通过“门”的精细结构向细胞状态添加或移除信息
C. LSTM的关键健是细胞状态,细胞状态贯穿整个链条,只有一些次要的线性交互作用,信息很容易以不变的方式流过
D. LSTM有两种门用来保持和控制细胞状态:遗忘门和输入门
A. 常用的池化方法有最大池化和平均池化
B. 经过池化的特征图像变小了
C. 池化层可以起到降维的作用
D. 池化操作采用扫描窗口实现
A. 图算深度融合,充分发挥AI芯片的算力
B. 实现移学习的业务时,MindSpore代码量远远比Tensorflow要多
C. 分布式并行原生支撑AI模型突破万亿参数
D. 全场景企业级能力:实现灵活部臀和协同,安全可信、可解释
A. MindSpore
B. Matlab
C. Pytorch
D. TensorFlow
解析：解析:5个最佳的AI框架,包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe和MXNet(MindSpore深度学习框架是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架)
A. 大量缓存降低时延
B. 基于大吞吐量设计
C. 擅长逻辑控制
D. 擅长计算密集和易于并行的程序
解析：解析:不擅长逻辑控制
A. SATA
B. SSD
C. HBM
D. DDR
解析：解析:(A硬盘,B固态,CD内存)
